春节期间，中国浙江一个公司发布了DeepSeek大模型，这个模型超过了美国的Ch

春节期间，中国浙江一个公司发布了DeepSeek大模型，这个模型超过了美国的ChatGPT模型，但是成本只有美国模型的5%，这就意味着，光靠堆芯片算力，已经不是唯一的人工智能模型方案了。 人工智能核心就是模型的优劣，而模型主要就是依靠“算力+算法”得出来的，过去，大家都觉得算力很重要，因此算力成了发展核心，而算力就需要好的芯片，英伟达的芯片很厉害，所以股价一路狂飙。 但是现在中国人在算力不行的情况下，通过优化算法，也达到了很高的级别，这就意味着，过去只看算力，忽略算法的路子被打破了，同时也让很多人意识到，只要算法足够优秀，算力的意义并不大。 我们将大模型比作高考，想要得到高分，过去的逻辑是大量的做题，只要给机器做足够多的题，那么最终一定能实现对高考题库的全覆盖。于是美国人搞出来了很厉害的芯片，每天可以做1万套高考试卷，而中国的算力很差，每天只能做500套试卷。 这时候，中国公司就想，这1万套试卷，有的题难、有的题简单，甚至还有大量的重复题型，我为什么不将其提炼出来，总结一些经典题型呢。于是就优化题型，也就是算法，只做那些具有代表性的，经典的题型，每天依旧做500套试卷。最后参加考试，发现中国公司的成绩更好，原因是算法更优秀，做的题更有针对性。 这就是过年期间，美国以英伟达为代表的科技股大跌，而反过来中国的科技股大涨的逻辑。但是，这个逻辑我觉得更多的是情绪化的，因为算法的优化只是一时的，而算力的差距还得靠中国人自己想办法补起来。 为什么这么说呢，因为算力的优化理论上是有限的，就像高考经典题型始终是有限的，但高考的题目肯定是变化多端的，不可能只靠一些经典题型就能解决问题，所以算力，也就是多做题肯定是必要的，因为只有做得多，才能更好的覆盖高考的题目范围。